在真实的社交网络中，存在的作弊用户会影响社交网络平台。在真实场景中，会受到多方面的约束，我们仅能获取到少部分的作弊样本和一部分正常用户样本，现需利用已有的少量带标签的样本，去挖掘大量未知样本中的剩余作弊样本。 ...

Uplift Modeling在智能营销中非常重要，一般来说个性化营销人群中存在四类：

离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用 可以使用多种不同的编码技术把类别变量转换为数值型变量，并且符合sklearn模式的转换。...

鉴于药物研发的高昂费用，制药公司只能承担数量有限的药物管线。那么更准确地预测药物开发项目的风险，意味着可以更有效地分配资金。

《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加...

数据是机器学习的燃料，数据预处理就是为机器学习模型提供好燃料，数据好，模型才能跑得更带劲。。

第3期，排序篇 本文介绍在排序阶段交叉模块的思考和基于LR+GBDT、FM等开始的排序模型的演变，后续将继续梳理成相关系列。本文小编大部分内容摘自炼丹笔记之前的汇总.....实在是太懒了。...

该系列文章将系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~...

所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，从第一开始就有问题，那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊，不积跬步无以至千里，生活中的每个细节，都可...

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。...